數據分析師之可視化工具推薦指南

雙十二一過，元旦也悄然飄去，不能抓住2018年底的尾巴了，2019的大門隨即打開，我相信這個時候財務工做的小姐姐或者「表哥表姐」就開始爲年度彙報工做發愁了：彙報量大，數據多，數據文件更是一個又一個……傳統的表格本身看這都費勁，不能抓住主要信息第一時間，況且你的老闆，還好，世界上還有數據可視化這麼個黑科技。今天就誠意滿滿爲你列出好用的數據可視化工具清單！

數據可視化

我相信聰明的你戳進這篇推文大機率是知道什麼是數據可視化的，不過咱也照顧照顧暫時還不知道這個概念的同窗，來，簡單說說什麼是數據可視化。

數據可視化主要旨在藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通訊息。

爲了有效地傳達思想概念，美學形式與功能須要齊頭並進，經過直觀地傳達關鍵的方面與特徵，從而實現對於至關稀疏而又複雜的數據集的深刻洞察。

數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。

好用的數據可視化工具

強大的R可視化包-ggplot2

R是一款偏向於統計分析的腳本語言軟件，基於S語言開發，若是你是R語言忠實fans，我相信你必定不會不知道R裏單獨的一個繪圖包—ggplot2，之因此給ggplot2「強大」的頭銜，一方面確實可以輕鬆應付各個領域的圖像繪製，靜態的，動態的，說的出名字的，個性化特製的；另外一方面小編就是學統計學的，天然相對熟悉這個包。

ggplot2由Hadley Wickham在2005年創造。受歡迎的緣由是將圖形分解爲語素（如尺度、圖層）的思想。ggplot2能夠做爲R語言基礎繪圖包的替代，同時ggplot2預設有多種印刷及網頁尺寸。

較R基礎繪圖包而言，ggplot2容許用戶在更抽象的層面上增長、刪除或轉換圖表中的元素。 這種抽象化的代價是執行速度。ggplot2 較 lattice 繪圖包而言更耗時。

數據科學的達芬奇—matplotlib

若是你偏好使用python作數據分析，那我相信你對matplotlib不能再熟悉了，matplotlib 是Python語言及其數學擴展包 NumPy的可視化操做界面。

Matplotlib的優勢：帶有內置代碼的默認繪圖樣式；與Python的深度集成；圖形繪製相較Gnuplot更加美觀。缺點嘛，高度依賴其餘包，如Numpy。只適用於Python：很難在Python之外的語言中使用。

咱們來用python裏的matplotlib作一個散點圖試試：

import matplotlib.pyplot as plt

from numpy.random import rand

a = rand(100)

b = rand(100)

plt.scatter(a,b)

plt.show()

菜單式操做用戶的福音書—Tableau

近期有企業招聘要求會Tbaleau，小編也是最近才知道這個軟件的。

tableua是一家軟件公司總部設在西雅圖，華盛頓，美國產生交互式數據可視化產品，着重於商務智能。Tableau產品查詢關係數據庫，OLAP多維數據集，雲數據庫和電子表格，而後生成許多圖表類型。產品還能夠從其內存數據引擎中提取數據並存儲和檢索。

微軟忠實用戶離不開的交互式標板—PowerBI

Power BI是Microsoft提供的業務分析服務。它提供具備自助式商業智能功能的交互式可視化，最終用戶能夠自行建立報告和儀表板，而無需依賴信息技術人員或數據庫管理員.PowerBI與excel無縫接入，專業加強版的excel更是不須要安裝PowerBI插件，打開excel就可以使用了。

固然有些數據分析軟件也帶透視表、繪圖功能，如MySQL、SPSS，但數據可視化不做爲主要功能，這裏就不如上面較詳細說了。若是一心想經過數據可視化工具來提高本身的工做效率和提升本身技能的話，能夠前來問詢。固然，若是你本身知道其餘的可視化軟件，歡迎聰明的你在推文下面留言，互相學習哦~比心！

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